(57)【要約】【課題】システム利用者の健康診断情報と自動的に解析される栄養摂取情報に基づきシステム利用者に適した固有の栄養管理情報と健康食品の提示を行い、その栄養管理情報と健康食品の提示に基づく健康増進実施の効果を継続的に確認することができる個人健康増進支援方法およびそのシステムを提供すること。【解決手段】本発明に係る個人健康増進支援方法およびシステムは、健康増進を行う人の健康診断情報と食事摂取情報に基づき該健康増進を行う人に適した栄養管理情報および健康食品を提示する個人健康増進支援方法であって、該食事摂取情報は撮影手段を具備した携帯電話などの携帯端末で食事内容を撮影した映像としてインターネットを介して栄養管理サーバに送信、栄養素が自動解析され、さらに提示した栄養管理情報および健康食品に基づく健康増進実施の効果が、該健康増進を行う人の日常の健康情報を時系列データ解析することにより継続的に確認できることを特徴とする。【選択図】              図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康増進を行う人の健康診断情報と食事摂取情報に基づき該健康増進を行う人に適した栄養管理情報および健康食品を提示する個人健康増進支援方法およびそのシステムであって、該食事摂取情報は撮影手段を具備した携帯電話などの携帯端末で食事内容を撮影した映像としてインターネットを介して栄養管理サーバに送信されることを特徴とする個人健康増進支援方法およびそのシステム。
【請求項２】
前記撮影手段を具備した携帯電話などの携帯端末で食事内容を撮影した映像は、その映像データを栄養管理サーバで処理することにより食品名およびその量を推定し、食事に含まれる栄養素およびその量を算定することを特徴とする請求項１に記載の個人健康増進支援方法およびそのシステム。
【請求項３】
前記撮影手段を具備した携帯電話などの携帯端末で食事内容を撮影するときに、既知の大きさと色と形を持つ１つ以上の基準物体を同時に撮影することを特徴とする請求項１および請求項２に記載の個人健康増進支援方法およびそのシステム。
【請求項４】
前記健康増進を行う人に適した栄養管理情報および健康食品の提示は、インターネットを介して該健康増進を行う人の携帯電話など携帯端末に対して行われることを特徴とする
請求項１から請求項３に記載の個人健康増進支援方法およびそのシステム。
【請求項５】
前記健康増進を行う人に適した栄養管理情報および健康食品の提示に基づく健康増進実施の効果を、前記健康増進を行う人の生体情報を表す１つ以上の健康データ項目と提示した該健康食品の摂取など健康増進実施項目を含む生活情報を表す１つ以上の生活データ項目からなる日常の時系列の健康情報から抽出することを特徴とする請求項１から請求項４に記載の個人健康増進支援方法およびそのシステム。    
【請求項６】
前記健康増進実施の効果は、前記健康増進を行う人の生体情報を表す１つ以上の健康データ項目をターゲット変数とし、提示した前記健康食品の摂取量など健康増進実施項目を含む生活情報を表す１つ以上の生活データ項目を入力変数として決定木を生成することにより、健康データ項目と前記健康食品の摂取など健康増進実施項目を含む生活データ項目間の相関ルールとして抽出することを特徴とする請求項５に記載の個人健康増進支援方法およびそのシステム。
【請求項７】
前記健康増進実施の効果は、前記健康増進を行う人の生体情報を表す１つ以上の健康データ項目と提示した前記健康食品の摂取など健康増進実施項目を含む生活情報を表す１つ以上の生活データ項目からなるデータセットを時系列のトランザクションとし、時系列相関ルール解析を行うことにより、健康データ項目と前記健康食品の摂取など健康増進実施項目を含む生活データ項目間の相関ルールとして抽出することを特徴とする請求項５に記載の個人健康増進支援方法およびそのシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システム利用者の健康診断情報と食事摂取情報をもとにシステム利用者が健康増進を行う上で有用な栄養管理情報や健康食品の提示を行う健康増進支援方法とそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
食事は個人の健康増進において最も基本的で重要な因子であるにもかかわらず、病院などの施設を除き日常の食生活で適切に栄養管理される場面は意外と少ない。その理由として、昨今の食事メニューが多彩になり健康を維持・増進するために必要な栄養素がどの程度含まれているのか判断しにくくなっていることが挙げられよう。このような状況においていわゆるサプリメントと呼ばれる健康食品が多数市場に出回るようになり、個人の日常の栄養管理にとって必要な情報がないままに摂取している例も見られる。
【０００３】
一方、個人の健康に関する情報は定期健康診断や人間ドックで得られるが、これらの情報も日常の生活のなかであまり活かされているとはいえない。そこで、最近個人の日常の健康管理を支援するシステムや栄養管理を支援するシステムが提案されている。例えば、非特許文献１には、糖尿病が気になる人の食事内容を携帯端末のカメラで撮影しその映像データをインターネット経由でサービスサイトに送信すると、栄養士が食事内容を判断しシステムの利用者にアドバイスをするサービスが開示されている。
【０００４】
【非特許文献１】「カメラ付携帯情報端末を用いた食事量の画像分析の試み」  糖尿病、第46巻第2号、p.168、2003
【０００５】
しかし、必要な栄養素量は生活環境や体質などによって個人ごとに異なると考えられ、栄養管理支援サービスとしては個々人に適した栄養管理情報や健康食品を提示することが必要である。また食事の摂取は生活習慣としてある期間にわたる情報が必要であり、システムの利用者が増えてくると人手での分析には限界がでてくる。さらに、栄養管理情報や健康食品の提示に基づいてシステム利用者が健康増進を図る場合に、その実施効果を継続的に確認することでシステム利用者の健康増進の意欲が高まると考えられる。      
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って本発明の課題は、システム利用者の健康診断情報と自動的に解析される栄養摂取情報から、システム利用者に適した固有の栄養管理情報と健康食品の提示を行い、その栄養管理情報と健康食品の提示に基づく健康増進実施の効果を継続的に確認することができる個人健康増進支援方法およびそのシステムを提供することである。      
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記の課題を解決するためになされた本発明に係る個人健康増進支援方法およびシステムは、健康増進を行う人の健康診断情報と食事摂取情報に基づき該健康増進を行う人に適した栄養管理情報および健康食品を提示する個人健康増進支援方法であって、該食事摂取情報は撮影手段を具備した携帯電話などの携帯端末で食事内容を撮影した映像としてインターネットを介して栄養管理サーバに送信され、栄養素量がコンピュータにより自動解析され、さらに提示した栄養管理情報および健康食品に基づく健康増進実施の効果が該健康増進を行う人の日常の健康情報から継続的に確認できる手段を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る個人健康増進支援方法およびそのシステムを利用することにより、システム利用者は自身の生活環境や体質に適合した栄養管理情報や健康食品を知ることができ、またそれらの情報に基づき健康増進を実施した効果を継続的に確認することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は本発明の個人健康増進支援方法およびそのシステムの概念を示す図である。このシステムの利用者はまず、自身の健康診断データの管理をシステムの運用を行うサービスプロバイダーに付託する。システム利用者の健康診断データは栄養管理サーバの健診データベースに蓄積され、システム利用者の食事摂取情報からシステム利用者に適した栄養管理情報や健康食品を割り出すために参照される。
【００１０】
システム利用者は毎日の食事の内容を携帯電話カメラで撮影し、映像データとして栄養管理サーバに送信する。このとき、１つ以上の既知の大きさ、色、形を持った基準物体を同時に撮影する（図２参照）。これらの基準物体の映像データは、食事内容の映像から被写体の大きさ、色、形などの特徴抽出を行い食品名やその量を推定するときの基準となる。システム利用者が携帯電話など携帯端末のカメラで食事内容を撮影するときは被写体までの距離、角度、光量などが一定でなく、基準物体がないと食品名やその量の推定が難しい。食品名とその量の推定が行われると、それに基づき摂取した栄養素量を算定できる。この食事摂取情報からの栄養素量の解析はある一定の期間行われ、その情報は栄養管理サーバの栄養摂取データベースに蓄積される。
【００１１】
次のステップとして、栄養摂取データベースに蓄積されたシステム利用者の栄養摂取データと健診データベースに蓄積されたシステム利用者の健康診断データを照合し、システム利用者が健康増進するために適した固有の栄養管理情報や健康食品が割り出され、栄養管理情報/健康食品データベースに蓄積される。これらの情報は、システム利用者の携帯電話などの携帯端末に通知される。
【００１２】
これらの情報に基づきシステム利用者が健康増進を実施する場合、システム利用者はその効果を確認するために、システム利用者の生体情報を表す１つ以上の健康データ項目と提示した健康食品の摂取など健康増進実施項目を含む生活情報を表す１つ以上の生活データ項目からなる日常の健康情報を携帯電話などの携帯端末を用いて健康管理サーバに送信する。これらの情報は健康/生活データベースに蓄積され、以下に示すアルゴリズム（図３参照）で解析される。
【００１３】
pnをある健康データ項目のn日におけるデータ、eiをある生活データ項目のi日におけるデータでとする。それぞれn日、i日の何日か前のデータをpm,ejとし、例えば次の量を定義する。
Δpnm=pn-pm                  (1)
etij=ei+ei-1+・・・+ej            (2)
eij=(ei+ei-1+・・・+ej)/(i-j+1)    (3)
ここで、Δpnmはある任意の期間における健康データの変化である。これを任意のある期間で割れば健康データの変化率になる。etijはある任意の期間における生活データの加算（単純加算）値であり、eijはある任意の期間における生活データの平均（単純平均）値である。
n日とi日は一般的に同日ではなく、図３に示したように遅延期間sを定義する。また任意の期間n-mとi-jは必ずしも同一期間である必要はない。次に、任意の期間n-mとi-j,および遅延期間sをパラメータとし、多くの時系列データを基にn,iを変化させて、Δpnmとetijもしくはeijとの時系列相関をみる（図３の散布図参照）。ここで、生活データ項目の何日かの加算が意味を持つ場合にはetij、何日かの平均が意味をもつ場合には、eijを採用する。このとき相関係数は、任意の期間n-mとi-j, 遅延期間sの値によって変化するので、最大の相関を示すn-m, i-j, sの組み合わせ(n-m)max,(i-j)max,smaxを見つける。(n-m)maxと(i-j)maxが大きいほど、生活データ項目の長期間にわたるデータが健康データ項目の現在値に大きな影響を与えることになり、小さいほど生活データ項目の短期間におけるデータが健康データ項目の現在値に大きな影響を与えることになる。また、smaxが大きほど生活データ項目の影響が遅れて健康データ項目のデータに現れ、小さいほど生活データ項目の影響がすぐに健康データ項目のデータに反映されるということになる。次に、(i-j)max,smaxの値を基に１つ以上の生活データ項目についてetijもしくはeijを計算し、これらを入力変数とし、pnをターゲット変数として、決定木生成アルゴリズムにより決定木を生成する。さらにこの決定木をもとに健康データ項目と生活データ項目の相関ルールを抽出する。ここで生活データ項目には、栄養管理サーバから提示された健康食品の摂取など健康増進実施項目が含まれており、健康増進実施の効果が健康データ項目との間の相関ルールとして表現される。
【００１４】
ここで、生活データ項目を、システム利用者に適した栄養管理情報と健康食品の提示に基づく健康増進実施項目に限定しないのは、注目する健康データ項目によっては影響を与える他の生活データ項目もあり総合的に健康データ項目と生活データ項目の相関を抽出する必要があるためである。  
【実施例】
【００１５】
以下、本発明の実施例を示す。本実施例におけるシステム利用者は、健康診断時に貧血気味であることと、やや血圧がやや高いことが指摘された。約１ヶ月間に亘り携帯電話カメラにより撮影した食事内容が映像として栄養管理サーバに送信され、映像データが解析された。ここで、システム利用者から送信された食事内容の映像には、一辺の長さが2cmでそれぞれ赤、青、緑の３原色の色彩を持つ３つの立方体が基準物体として同時に撮影されている。これらの基準物体はシステムのサービスプロバイダーから事前にシステム利用者に配布されている。ここでは基準物体の映像データを参照し、被写体（食事内容）までの距離、角度、被写体の色、形を判断して食事内容の映像データを解析した。食品名を推定するための具体的な映像データの解析には、食品名の判っている多くの映像データから色彩解析およびテクスチャ解析を行い、色彩特徴量およびテクスチャ特徴量を学習データとしたニューラルネットワークの手法を用いた。解析の結果、栄養素として鉄分はやや不足しているが、血圧を上げる要因はみられなかった。そこで、システム利用者の携帯電話に、健康増進項目として鉄分を多く含む食品の摂取と血圧を下げる効果のあるサプリメントの摂取が提示された。
【００１６】
システム利用者は、健康増進を図るため鉄分を多く含む食品の摂取と降圧効果のあるとされているサプリメントの摂取を開始した。本実施例においてシステム利用者は、比較的高額といえるサプリメントの摂取効果を確認するために、健康データ項目として血圧を、生活データ項目としてサプリメントの摂取量、運動による消費カロリー、アルコール摂取量、睡眠時間、睡眠の深さ、ストレスを選び、日常のデータを自己の携帯電話から健康管理サーバに送信し、健康/生活データベースに蓄積した。
【００１７】
健康/生活データベースからシステム利用者の最小血圧、サプリメント摂取量、運動による消費カロリー、アルコール摂取量、睡眠時間、睡眠の深さ、およびストレスの約３ヶ月間にわたるデータを健康管理サーバに取り込み、前記アルゴリズムによる時系列データ解析により決定木を生成した。ここでは、生活情報を表すサプリメント摂取量、運動による消費カロリー、アルコール摂取量、睡眠時間、ストレスを入力変数項目とし、生体情報を現す最小血圧をターゲット変数項目として決定木を生成した。最小血圧は数値データであるため、最小血圧のデータ値の大きさにより「高い」「中間」「低い」の３つのシンボル値に分けてターゲット変数とした。実際に用いた入力変数は以下の通りである。睡眠の深さについては睡眠時間に重みをつけるデータ項目として取り扱った。
【００１８】
(1)   サプリメント摂取量：
血圧測定日の前日から５日前までのデータの単純加算値が最小血圧と最大の相関を示した。この５日間の単純加算値をサプリメント摂取量５と表示し入力変数とした。
(2)運動による消費カロリー：
血圧測定日の前日と２日前のデータの単純加算値が最小血圧値と最大の相関を示した。この加算値を総消費カロリー２と表示し入力変数とした。
【００１９】
(3)アルコール摂取量：
血圧測定日の２日前と３日前のデータの加算値が最小血圧値と最大の相関を示した。この例ではアルコール摂取量は１〜５の５段階のシンボル値（1が最も多く、5が最も少ない）で表現されているので段階を表す数字の逆数をデータとしている。例えば２日間が３と４の場合、アルコール摂取量=1/3+1/4=0.58とした。この加算値をアルコール摂取量２と表示し入力変数とした。
【００２０】
(4)睡眠時間：
血圧測定日の前日から５日前までのデータの重みつき加算値が最小血圧値と最大の相関を示した。ここでの重みは睡眠の深さによるものである。この例では睡眠の深さは１〜３の３段階のシンボル値（1.ぐっすり、2.やや浅い、3.よく眠れなかった）で表現されているので、この段階によって一日の睡眠時間に重みをつけた。具体的には、一日の睡眠時間を眠りの深さの段階を示す数字の平方根で割った。例えば、睡眠時間は７時間であるが眠りがやや浅かった場合には７/√2時間とした。この５日間の重みつき加算値を睡眠時間５と表示し入力変数とした。
【００２１】
(5)ストレス：
血圧測定日の前日から３日前までのデータの平均値の逆数が最小血圧値と最大の相関を示した。この例ではストレスはシステム利用者の指定により１〜３の３段階のシンボル値（1.多い、2.普通、3.少ない）で表現されているので平均値の逆数をとった。例えば３日間が（2.普通、3.少ない、3.少ない）の場合、ストレス=1/((2+3+3)/3)=0.38 とした。この値をストレス３と表示し入力変数とした。
【００２２】
ここで得られた決定木から抽出された最小血圧と生活データ項目の相関ルールを以下に示す。サプリメント摂取量以外の他の生活データ項目も含む形となっているがいずれもサプリメント摂取と最小血圧低下との相関を示唆しており、これにより健康増進実施の効果が確認された。
【００２３】
(1)総消費カロリー２が633kcal以上でサプリメント摂取量５が６g以上であると最小血圧は低くなる傾向がある。
(2)アルコール摂取量が0.58以下でサプリメント摂取量５が６g以上であると最小血圧は低くなる傾向がある。
(3)睡眠時間５が25.1時間以上でサプリメント摂取量５が６g以上であると最小血圧は低くなる傾向がある。
【００２４】
なお本実施において、健康増進実施の効果を確認するために、健康データ項目をターゲット変数とし健康増進実施項目を含む生活データ項目を入力変数とする決定木を生成し健康データ項目と生活データ項目の相関ルールを抽出したが、健康データ項目と生活データ項目からなるデータセットを時系列のトランザクションとする時系列相関ルール解析によっても健康データ項目と生活データ項目の相関ルールを抽出ことは用意に類推できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の個人健康増進支援方法とそのシステムの概念を示す図である。
【図２】本発明の個人健康増進支援方法とそのシステムにおける食事摂取情報取得の方法を示す図である。
【図３】本発明の個人健康増進支援方法とそのシステムにおける健康増進実施の効果を確認するアルゴリズムを示す図である。
【符号の説明】
【００２６】
１            個人健康増進支援サービスプロバイダー
２            システム利用者
３            栄養管理サーバ
４            健康管理サーバ
５            健診データベース
６            栄養摂取データベース
７            栄養管理情報/健康食品データベース
８            健康/生活データベース
９            携帯電話
１０            食事内容
１１            基準物体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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